心律失常的多重分形去趋势波动分析

目的心律失常的及早诊断对及时救助病人具有重要意义。方法基于多重分形去趋势波动分析方法,本文对正常心电信号及窦、房性心律失常信号进行分析。结果发现三种信号都具有不同程度的长程相关性和多重分形特性,且在波动函数的阶数为正值时,三种信号的长程相关特性最为明显。通过比较三种信号的多重分形谱,发现正常心电信号的多重分形谱宽度最小,窦性心动过缓信号次之,心房颤动宽度最大。结论此研究结果对临床医学诊断区分心律失常与正常心电信号有很好的借鉴意义。

基于集对分析的坦克多目标威胁评估方法

针对在未来陆战场复杂多样的局势下,坦克应具备对敌目标实时准确威胁评估的能力。基于客观的熵权法和模糊的集对分析方法,提出坦克的战场威胁评估方法。能够在基于客观目标分析的基础上,引入熵的概念来决定威胁评估的权重分布,在评估过程中考虑到评估自身的随机性与不确定性,采用区间数的形式,利用模糊的集对分析方法,进行评估过程中的计算,达到简单快速的计算过程。经应用实例计算证明,该方法具备相当准确性,评估结果合理,评估方式灵活实用,可满足评估的实时性需求。

基于粒子群优化算法的坦克火力分配方法

针对未来局部战争中战场态势信息更迭速度很快,指挥者在面临复杂战场环境仍需及时做出合理的火力分配决策的问题,提出适用于坦克火力分配问题的改进粒子群算法。通过采用十进制编码的方式,更新了初始化策略,改进粒子群优化算法来提高其对坦克作战情景的适用性。经过仿真验证,此方法对问题求解具备很好的鲁棒性和时效性,对坦克作战实际情境求解有很好的借鉴意义。